Cinq changements progressifs pour améliorer les performances de la chaîne d'approvisionnement

 

Les entreprises de la chaîne d’approvisionnement ont vu leurs bénéfices s’éroder ces dernières années en raison des pressions sur les coûts, des goulots d’étranglement dans les expéditions et des problèmes de main-d’œuvre. Les entreprises peuvent gagner en efficacité et réduire leurs coûts en apportant plusieurs petits changements au sein de leurs chaînes d’approvisionnement. Voici cinq étapes progressives dans la quête d’améliorations significatives des performances de la chaîne d’approvisionnement.

 

 

1. Planification automatisée de la flotte et optimisation en route pour les réseaux de livraison

De nombreuses entreprises planifient et optimisent encore leurs itinéraires avec des données statiques, qui sont bien entendu sujettes aux erreurs et ne profitent pas de la richesse des données d'entreprise. Les outils numériques soutiennent ces tâches complexes, en premier lieu, en fournissant des données d'adresse précises. Dans le cas des livraisons du dernier kilomètre, par exemple, s'assurer que les bases de données incluent les dernières informations sur les adresses postales est une première étape importante vers des livraisons précises et ponctuelles dès la première tentative.

 

L'optimisation des itinéraires implique souvent de générer un plan de secours afin que le meilleur itinéraire puisse être exécuté à la volée. Par exemple, l’itinéraire A pourrait théoriquement être la distance la plus courte pour aller du point d’origine à une destination de livraison particulière. Mais les technologies d'optimisation d'aujourd'hui permettent de superposer des données supplémentaires telles que les dangers, les restrictions de circulation et de poids et les conditions de circulation en temps réel pour trouver l'itinéraire le plus rapide. Parfois, ce qui était à l’origine le plan B s’avère être l’option la meilleure et la plus rapide à exécuter sur le moment. La capacité d'introduire des données en temps réel et de les rendre disponibles rapidement pour permettre une prise de décision rapide, tout cela contribue progressivement à l'obtention de meilleurs résultats en matière de chaîne d'approvisionnement.

 

2. Itinéraire et navigation spécifiques aux camions pour améliorer la sécurité et la conformité

Les systèmes GPS ordinaires peuvent tracer l'itinéraire le plus rapide d'un point A à un point B, mais cela ne permettra pas à un camion d'arriver de manière optimale à l'endroit où il est censé se trouver. Les systèmes de navigation spécifiques aux camions, quant à eux, contribuent à des améliorations progressives des performances de la chaîne d'approvisionnement en prenant en compte d'importants attributs liés aux camions tels que le poids, la hauteur et les restrictions de chargement.

Les solutions de navigation pour camions basées sur la localisation acceptent les données sur les attributs d'un camion spécifique, tels que les dimensions, le type de chargement et le poids, pour créer des itinéraires conformes aux réglementations en matière de camionnage, qui sont sûrs pour ce camion et cette charge particuliers, et qui sont les plus courts. et le plus rapide dans toutes ces conditions. Ces attributs protègent les entreprises des coûts potentiels liés aux erreurs d'itinéraire, notamment les dommages causés aux conducteurs, aux véhicules, aux marchandises et aux biens de tiers, ainsi que les amendes en cas de non-respect des réglementations en matière de transport.

 

Les flottes de camions doivent s'assurer que leurs systèmes de navigation ne conduisent pas leurs camions sur une route, un pont ou toute autre zone où ils ne sont pas autorisés en raison de restrictions de taille ou de poids. L'utilisation d'une navigation spécifique aux camions garantit que les camions arrivent à destination en toute sécurité et à temps, offrant ainsi un service client de qualité supérieure.

 

3. Heures d’arrivée estimées prédictives et dynamiques

L'intégration de la connaissance des conditions en temps réel permet d'atténuer de manière proactive les retards et autres problèmes de la chaîne d'approvisionnement, conduisant à des heures d'arrivée estimées (ETA) plus précises. De meilleures ETA favorisent la certitude, inspirent confiance aux clients et améliorent l’efficacité des transports, économisant du temps et des coûts de carburant et contribuant aux objectifs de développement durable.

 

L’analyse des données historiques améliore la probabilité d’ETA précises. Si les données montrent qu'il y aura probablement un retard à un endroit et à un moment donnés, ces informations peuvent être intégrées dans la planification future afin de mieux informer les clients des heures d'arrivée de leurs expéditions. L'analyse des expéditions historiques alimente les capacités d'analyse prédictive des systèmes logistiques modernes, facilitant une planification automatisée, optimisée et améliorée, ce qui contribue à améliorer l'exécution de la chaîne d'approvisionnement.

 

4. Visibilité des expéditions multimodales

Les expéditions internationales sont presque toujours des expéditions multimodales – transitant généralement par transport maritime, ferroviaire et routier. Les nombreux transferts impliqués dans ces expéditions mettent souvent au défi les expéditeurs et les transporteurs lorsqu'il s'agit de fournir des ETA précises, les incitant à amortir les heures d'arrivée en prévoyant du temps supplémentaire pour compenser les retards potentiels.

 

L'intelligence de localisation fournit des outils précis pour localiser et surveiller les marchandises et les véhicules, permettant aux expéditeurs de créer des flux d'expédition plus simples et plus rentables et de fournir des ETA qui reflètent la vérité terrain sur l'emplacement des actifs et des produits. Les responsables de la chaîne d'approvisionnement peuvent atténuer de manière proactive les problèmes d'expédition, leur permettant ainsi d'agir le plus tôt possible une fois qu'un retard potentiel est détecté.

 

La visibilité multimodale implique fondamentalement de remplacer les silos d’informations par une visibilité de bout en bout, permettant aux entreprises de devenir plus résilientes face aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement. L'intelligence géographique agit comme un lien unificateur, rassemblant des ensembles de données disparates pour obtenir des informations qui permettent d'économiser du temps, de l'argent et du carburant.

 

5. Tirer parti des ensembles de données privés

Les entreprises possèdent souvent des données qui peuvent avoir un impact sur l’efficacité de leur chaîne d’approvisionnement. Il est important de pouvoir intégrer ces données dans les plateformes de logistique et de navigation. Être capable de créer, valider et maintenir des cartes privées dans un environnement de localisation cloud sécurisé sur une plate-forme dédiée (qui offre des cartes mondiales, des capacités d'automatisation de création de cartes et une boîte à outils privée) permet aux entreprises d'ingérer et d'utiliser leur propre logique métier.

 

Ils peuvent personnaliser une carte fondamentale privée pour répondre au mieux aux besoins de leur entreprise et
publiez-le pour créer des expériences personnalisées, accélérer le délai de rentabilisation et faire évoluer leurs solutions commerciales. Par exemple, une entreprise peut ajouter des points d'intérêt privés (POI) tels que des points de recharge pour sa flotte de véhicules électriques et les rechercher sur la carte.

 

Il est également possible d’optimiser les opérations de la flotte en personnalisant les attributs des camions et les résultats d’itinéraire – en empêchant les camions de traverser certaines zones urbaines en raison du bruit ou de problèmes environnementaux ou en limitant la vitesse autorisée dans ces mêmes zones. Ou encore, une entreprise peut avoir connaissance d'un chemin privé et y avoir accès, créant un raccourci entre une usine de fabrication et un centre de distribution. La possibilité de superposer ces données privées sur une plate-forme de navigation – qui ne serait pas disponible pour les autres utilisateurs – permet à une entreprise de tracer un itinéraire plus court et plus efficace.

Les entreprises peuvent également regrouper des informations sur les quais de chargement dans des installations spécifiques afin qu'un système de navigation puisse diriger un camion vers un quai de chargement spécifique en fonction de la disponibilité des quais et de la planification des livraisons. Lorsqu'il s'agit de livraisons sur le dernier kilomètre, des instructions de livraison spécifiques peuvent être intégrées à la planification de l'itinéraire, par exemple si un envoi doit être livré à une porte dérobée à une adresse spécifique.

 

HERE Technologies - Fournir des informations de localisation pour améliorer les performances de la chaîne d'approvisionnement

Premier fournisseur mondial d'intelligence de localisation, HERE Technologies aide les entreprises à améliorer les performances de leur chaîne d'approvisionnement en appliquant des gains marginaux aux flux de travail de l'entreprise, en proposant des solutions qui réduisent les coûts de la chaîne d'approvisionnement, favorisent les améliorations opérationnelles et augmentent la satisfaction des clients et les performances financières.

 

"Les processus manuels sont sujets aux erreurs et aux échecs", déclare Bart Coppelmans, directeur des solutions industrielles chez HERE Technologies, "vous devez donc déterminer où et comment automatiser et optimiser les processus."

 

L'exploitation de l'intelligence de localisation de HERE prend en charge la planification, l'exécution, les opérations, l'analyse et l'optimisation logistiques. "Réaliser des gains supplémentaires en optimisant les processus ne dépend pas de la quantité de données que les gens utilisent", déclare Manish Govil, leader mondial du segment de la chaîne d'approvisionnement chez Amazon Web Services, sur la plateforme de cloud computing sur laquelle HERE Technologies a construit ses produits d'intelligence de localisation. "Il s'agit d'exploiter les données les plus récentes pour prendre des décisions optimales et exécuter ces décisions rapidement."

 

HERE Maps rassemble quotidiennement des milliards de points de données pour générer des représentations numériques en temps réel du monde physique, y compris les bâtiments, les monuments et le trafic en direct des réseaux routiers et de transport, et applique des capacités d'apprentissage automatique pour prendre en charge des mises à jour rapides.

 

Les capacités d'apprentissage automatique et d'analyse de localisation permettent aux clients de HERE d'appliquer des itinéraires prédictifs et des ETA à leurs plans et opérations. "Le système apprend des écarts de transport précédents pour améliorer les plans futurs", explique Coppelmans.

 

« Cela est de plus en plus important pour les livraisons du dernier kilomètre, où de nombreux petits acteurs entrent dans le secteur. Il est important pour eux d'exploiter leurs propres données et leur propre logique métier pour obtenir des améliorations opérationnelles et une satisfaction client accrue.